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Inference time increases linearly with batch size

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#294 opened on 2018年12月20日

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説明

❓ Questions and Help

I tested the batch inference，this is result batch size time 1 0.22 2 0.42 4 0.84 6 1.2 8 crash OOM Why big batchsize doesn't save time?

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learning
Issue 種別
performance
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3 hours
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
Basic PyTorch knowledgeUnderstanding of batch inference
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40
調査方針
Investigate why batch size does not reduce per sample inference time. Look at the batch processing code in maskrcnn benchmark/modeling/detector and check for memory bottlenecks or sequential processing. Consider GPU utilization and potential OOM issues. Review comments in the issue for additional context.